基于自适应块聚类的医学图像超分辨重建

发布时间：2017-10-10 07:28

  本文关键词：基于自适应块聚类的医学图像超分辨重建

  更多相关文章： 医学图像 图像超分辨重建 四叉树分解 聚类 自适应

【摘要】：医学图像在病人的诊疗过程中具有重要的参考意义。然而,受设备分辨率和放射剂量的影响,现有设备获得的医学图像分辨率较低,容易对最终诊疗结果产生不利影响。针对这个问题,提出了一种自适应块聚类的医学图像超分辨重建算法。首先,该算法对图像进行四叉树分解,自适应地获得不同尺度的图像块;然后,通过图像块特征提取和聚类处理得到各个不同尺度图像块的聚类中心;最后,利用聚类中心和相应的回归系数重建出高分辨率图像。实验结果表明,所提方法在医学图像重建效果和峰值信噪比、结构相似性对比等方面能够取得更好的效果。
【作者单位】： 山东财经大学计算机科学与技术学院;山东省数字媒体技术重点实验室;山东大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 医学图像 图像超分辨重建 四叉树分解 聚类 自适应
【基金】：国家自然基金(61272245) 山东省科技发展计划资助项目(2014GGX101037) 济南市科技发展计划资助项目(201401216)资助
【分类号】：R443;TP391.41
【正文快照】： 1引言在医学图像诊疗领域需要使用高分辨率图像,但是在某些情况下,由于设备分辨率和成像环境等因素的限制,很难获得理想分辨率图像。低分辨率的医学图像会影响医生对病情的诊断,如何提高医学图像的分辨率成为一个亟待解决的问题。超分辨率(Super Resolution,SR)重建[1-9]是利

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本文编号：1005107